Costruirò un modello di previsione delle serie temporali usando lstm o prophet in python

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Ellis O

Regno Unito

Parlo Inglese, Spagnolo

Ingegnere di Machine Learning AI

Sono un ingegnere di AI e Machine Learning specializzato in ML, deep learning, NLP, computer vision, forecasting e analisi predittiva. Costruisco sistemi di AI pratici usando Python, TensorFlow, PyTor...
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Informazioni su questo servizio

Previsioni accurate aiutano le aziende a anticipare tendenze, ottimizzare la pianificazione e prendere decisioni basate sui dati.


Costruisco sistemi di previsione delle serie temporali alimentati dall'IA usando reti LSTM e modelli Prophet per prevedere le tendenze future dai dati storici.


Ideale per piattaforme di analisi, startup, retail, operazioni, finanza, IoT, sistemi energetici e applicazioni di business intelligence.


Cosa consegno:

  • Modello di previsione delle serie temporali
  • Implementazione di LSTM e Prophet
  • Workflow di preprocessing dei dati
  • Analisi di tendenze e stagionalità
  • Pipeline di feature engineering
  • Dashboard di previsione e visualizzazione
  • Valutazione e ottimizzazione del modello
  • Supporto all'integrazione API
  • Assistenza alla distribuzione


Use case:

  • Previsione delle vendite
  • Previsione della domanda
  • Analisi del traffico
  • Previsione energetica
  • Business intelligence
  • Pianificazione operativa


Tecnologie:

Python, TensorFlow, Prophet, Pandas, NumPy, librerie per serie temporali.


Trasforma i dati storici in insight predittivi, contattami per iniziare.

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Schermo intero
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API:

Visione artificiale Microsoft AI

•

Amazon Rekognition

+3 in più

Expertise:

Elaborazione immagini

•

Apprendimento delle funzioni

+4 in più

Linguaggio di programmazione:

Python

•

R

•

MATLAB

•

Colab

•

Java

Strumenti:

opencv

•

tensorflow

•

Excel

•

MLflow

•

CVAT

•

Colab

•

PyTorch

Framework:

Scikit-learn

•

Google ML Kit

•

SimpleCV

•

keras

•

PyTorch

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